KR20140137832A - 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치 - Google Patents

전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 것으로서, 안개, 연기, 구름 등 공기 중의 밝기 및 색상 성분과, 객체의 빛과 색 성분이 혼합되어 가시성이 낮아진 영상에 대해 공기 중의 밝기와 색상성분을 제거하여 선명한 영상을 제공하도록 함에 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 안개낀 입력영상을 입력받아 전달률 하한치 및 전달률 추정치를 계산하고, 계산된 전달률 추정치와 하한치를 가중합하여 전달률을 계산하는 전달률 계산부; 상기 전달률 계산부를 통해 계산된 전달률과 안개낀 입력영상을 입력받아, 입력된 상기 전달률, 안개낀 입력영상 및 대기의 밝기값을 이용하여 안개가 제거된 영상을 출력하는 복원영상 계산부; 및 상기 복원영상 계산부를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력하는 후 처리부; 를 포함한다.

Description

전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치{Apparatus for enhancing the foggy luminance image using lower bound of transmission rate}
본 발명은 안개 또는 연기로 인해 화질이 저하된 휘도영상에서 안개 또는 연기를 제거하여 가시성이 향상된 영상을 제공하는 안개영상 개선 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 기존 방식에서 휘도영상만을 사용할 경우 안개제거 성능이 저하되고, 필터의 사용으로 인해 후광효과가 발생하는 문제와 매우 많은 연산량을 요구함에 따른 실시간 처리의 어려움을 해결할 수 있는 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 것이다.
최근 사고예방이나 감지를 위하여 영상 감시시스템이나 차량용 영상 블랙박스 등이 사용되고 있다. 또한 첨단 안전차량의 경우 컴퓨터 비전기술을 이용하여 동영상 카메라에서 획득한 영상으로부터 차선과 전방차량을 검출하여 차선이탈과 차량추돌 경보 등을 제공하는 연구가 진행되고 있다.
영상처리 또는 컴퓨터 비전 응용 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 깨끗한 입력 영상이 필요하다. 특히, 객체를 탐지/추적하거나 영상의 에지 정보를 사용할 때는 입력 영상이 깨끗할수록 좋은 결과를 얻을 수 있다.
하지만, 실외 상황에서 촬영된 영상의 경우에는 객체로부터 반사되는 밝기와 색이 공기 중의 입자와 혼합되므로 원래의 선명한 색과 밝기 대비를 제공하지 못한다. 특히 안개나 연기와 같이 공기 중에 큰 입자가 있는 경우 객체의 원래 색과 형태를 정확하게 획득하기 어렵다.
종래 안개 등이 포함된 영상을 개선하는 방법과 관련해서는, 한국공개특허 제10-2010-0021952호(이하, '선행문헌') 외에 다수 출원 및 공개되어 있다.
선행문헌에 따른 방법은, 대기 산란광(Airlight)을 포함한 영상의 제1 휘도 영상을 입력받아, 상기 제1 휘도 영상의 평균과 표준편차의 비율을 기초로 대기 산란광 맵을 생성하는 단계; 및 상기 제1 휘도 영상에서 상기 생성한 대기 산란광 맵을 감산함으로써 상기 대기 산란광이 제거된 제2 휘도 영상을 출력하는 단계; 를 포함한다. 그러나, 상기한 선행문헌은 화소 단위로 안개 영상 처리를 수행하지 않고, 블록 단위로 단위로 처리를 수행한다.
한편, 안개가 있는 영상에서 안개를 제거하여 선명한 영상을 추정하는 다양한 방법들이 제시되었는데, 초기에는 안개가 낀 영상을 안개가 제거된 영상으로 복원하기 위해서 여러 개의 영상을 이용하거나, 영상 외에 추가적인 정보를 이용하는 방법이 제안되었다. 여러 개의 영상을 이용한 방법으로 편광을 이용한 방법[1, 2]이 제안되었는데, 이 방법은 정확히 동일한 위치에서 각각 다른 편광 필터가 장착된 상태로 촬영된 2장 이상의 영상을 획득하고, 편광된 양을 측정하는 방법을 통해 깊이 값을 계산하고 이를 이용하여 안개를 제거하였다.
이 방법들은 매우 좋은 결과 영상을 제공하지만, 동일한 위치에서 각각 다른 편광 필터를 사용해야 한다는 강한 제한 조건이 요구된다. 편광 필터를 이용하지 않고 단순히 여러 장의 영상을 이용하는 방법[3, 4, 5]은 동일한 위치에서 촬영된 다른 기상 환경의 두 영상으로부터 안개 값과 깊이 정보를 구하여 안개를 제거하였다. Kopf 등[6]은 여러 장의 영상을 이용하는 대신 영상의 깊이 정보를 이용하여 안개를 제거하는 방법을 제안하였는데, 카메라에 내장된 GPS 정보를 이용하여 깊이나 텍스쳐 정보를 획득하고, 안개 값의 농도(밀도)가 깊이정보라고 가정하여 영상의 안개를 제거하였다.
여러 장의 영상을 이용하거나 또는 한 장의 영상을 이용하더라도 추가적인 정보를 이용하여 안개를 제거하는 방법들은 다양한 조건에서의 영상 데이터 확보가 필요하므로 동적으로 움직이는 카메라로 촬영된 영상에 적용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 최근에는 단일 영상으로 안개를 제거하는 방법이 연구되고 있다.
Tan은 [8]에서 밝기대비를 늘리는 방법을 통해서 안개를 제거하는 방법을 제안하였는데, 안개가 없는 깨끗한 영상은 안개가 있는 영상에 비해 높은 에지 강도를 가지고 있고, 안개 값은 급격하게 변하지 않는다는 속성을 이용하여 안개를 제거하였다. 이 방법은 밝기대비가 크게 개선되기 때문에 영상의 형태나 구조가 확실히 들어난다는 장점이 있지만, 과도한 대비 증가로 인하여 포화현상이 일어나고, 깊이 정보가 많이 차이나는 구간에서는 후광효과(halo effect)가 발생하기도 한다. Fattal [9]은 일정 영상 영역 내에서 측정된 반사율은 항상 같은 벡터 방향을 갖는다는 가정을 통하여 영상의 반사율을 측정하여 안개가 제거된 영상을 복원하는 방법을 제안하였다.
He 등[10]은 안개가 없는 깨끗한 영상은 안개가 있는 영상에 비해 칼라의 채도가 높다는 특성을 이용하였는데, 안개가 없는 깨끗한 영상의 색선명도가 높은 화소는 R, G, B 값 중 한 채널(channel) 값이 매우 작은 값을 가지므로 안개가 없는 칼라 영상의 경우 일정 영역에서 매우 낮은 채널 값을 갖는 화소가 있다는 관측 결과를 이용하여 안개를 제거하는 방법을 제안하였다. 하지만 한 장의 영상을 사용하는 기존 방법은 RGB 칼라를 사용하므로 휘도영상만을 사용할 경우 안개제거 성능이 저하되고, 큰 크기의 필터를 사용하므로 후광효과가 나타나며, 전달률(transmission rate)을 정재하기 위해 매우 많은 연산량이 요구되어 실시간 처리가 어려운 문제가 있다.
Tarel 등[11]은 연산 속도를 개선하기 위하여 미디언 필터를 사용하는 안개제거 방법을 제안하였는데, 큰 크기의 미디언 필터를 사용하면 연산속도가 느려지고 후광효과가 나타나는 단점이 있다.
[1] Y. Y. Schechner, S. G. Narasimhan, and S. K. Nayar, "Instant dehazing of images using polarization," in Proc. CVPR, pp. 1984-1991, Hawaii, USA, Dec. 2001.
[2] S. Shwartz, E. Namer, and Y. Y. Schechner, "Blind haze separation," in Proc. CVPR, pp. 1984-1991, New York, USA, Oct. 2006.
[3] S.G. Narasimhan and S. K. Nayar, "Chromatic framework for vision in bad weather," in Proc. CVPR, pp. 598-605, SC, USA, June 2000.
[4] S. G. Narasimhan and S. K. Nayar, "Contrast restoration of weather degraded images," IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 25, no. 6, pp. 713-724, June 2003.
[5] S. K. Nayar and S. G. Narasimhan, "Vision in bad weather," in Proc. ICCV, pp. 820-827, Corfu, Greece, Sep. 1999.
[6] J. Kopf, B. Neubert, B. Chen , M. Cohen, D. Cohen-Or, O. Deussen, M. Uyttendaele, and D. Lischinski, "Deep photo: Model-based photograph enhancement and viewing," ACM Trans. Graphics, vol. 27, no. 5, pp. 1-10, Dec. 2008.
[7] S. G. Narasimhan and S. K. Nayar, "Interactive deweathering of an image using physical models," In Workshop on Color and Photometirc Methods in Computer Vision, OCT. 2003
[8] R.Tan, "Visibility in bad weather from a single image," in Proc CVPR, pp. 1-8, Alaska, USA, June 2008.
[9] R.Fattal, "Single image dehazing," ACM Trans. Graphics, vol. 27, no. 3, pp. 1-9, Aug. 2008.
[10] K. He, J. Sun, and X.Tang, "Single image haze removal using dark channel prior," in Proc. CVPR, pp. 1956-1963, Miami, USA, June 2009.
[11] Tarel, Jean-Philippe; Hautiere, Nicolas; "Fast visibility restoration from a single color or gray level image," Computer Vision, 2009 IEEE 12th International Conference on, pp.2201-2208, Sept. 2009.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 안개, 연기, 구름 등 공기 중의 밝기 및 색상 성분과, 객체의 빛과 색 성분이 혼합되어 가시성이 낮아진 영상에 대해 공기 중의 밝기와 색상성분을 제거하여 선명한 영상을 제공하도록 함에 그 목적이 있다.
기존 안개제거 방법은 입력영상의 R, G, B 성분을 이용하고, 휘도성분만을 사용할 경우 성능 저하가 발생한다. 하지만, 현재 대부분의 멀티미디어 시스템에서 사용되는 색좌표계는 RGB 좌표계가 아닌 YCbCr 색좌표계와 같이 휘도신호와 색차신호를 사용하므로 기존 방식을 적용하기 위해서는 색좌표계 변환 처리가 요구되고, 각 R, G, B 각 신호성분에 대해 독립적인 처리를 할 경우 색상 변화가 발생할 수 있다. 또한 기존 안개제거 방법은 큰 크기의 필터를 사용하므로 후광효과가 나타나며, 매우 많은 연산량이 요구되어 실시간 처리가 어려운 문제가 있다.
본 발명에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여, 입력영상으로부터 화소단위로 원영상에 안개가 어느 정도의 비율로 섞여있는지를 나타내는 전달률(transmission rate)의 하한치를 계산하고, 계산된 전달률의 하한 값으로부터 전달률을 추정하고, 추정된 전달률을 이용하여 안개가 제거된 영상을 구한다. 본 발명에서 제안한 방식은 필터를 사용하지 않고 화소단위의 연산만을 사용하므로 기존 방법에서 나타나는 후광효과와 높은 연산량 문제를 해결할 수 있다.
이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 것으로서, 안개낀 입력영상을 입력받아 전달률 하한치 및 전달률 추정치를 계산하고, 계산된 전달률 추정치와 하한치를 가중합하여 전달률을 계산하는 전달률 계산부; 상기 전달률 계산부를 통해 계산된 전달률과 안개낀 입력영상을 입력받아, 입력된 상기 전달률, 안개낀 입력영상 및 대기의 밝기값을 이용하여 안개가 제거된 영상을 출력하는 복원영상 계산부; 및 상기 복원영상 계산부를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력하는 후 처리부; 를 포함한다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 안개, 연기, 구름 등 공기 중의 밝기 및 색상 성분과, 객체의 빛과 색 성분이 혼합되어 가시성이 낮아진 영상에 대해 공기 중의 밝기와 색상성분을 제거하여 선명한 영상을 제공할 수 있는 효과가 있다.
현재 대부분의 멀티미디어 시스템에서 사용되는 색좌표계는 RGB 좌표계가 아닌 YCbCr 색좌표계와 같이 휘도신호와 색차신호를 사용하므로 휘도 정보만으로도 우수한 성능을 발휘하는 제안된 방법은 색좌표계의 변환없이 멀티미디어 시스템에 적용이 용이하고, 입력칼라의 색상을 유지할 수 있다. 특히 제안된 방법은 화소단위의 연산을 수행하므로 큰 크기의 필터를 사용하는 기존 방법의 문제인 후광효과와 높은 연산량 문제를 해결할 수 있으므로, 실시간 응용에 적용할 수 있다.
따라서, 고화질 감시시스템, 차량용 영상 블랙박스, 화재 방지시스템 등에 적용할 경우 안개나 연기 등으로 가시성이 감소되는 문제를 해결할 수 있고, 최근에 많은 연구가 이루어지는 첨단 안전차량에 적용이 가능하다.
도 1 은 본 발명에 따른 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 전체 구성도.
도 2 는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 구성도.
도 3 은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 구성도.
본 발명의 구체적 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
본 발명에 따른 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치에 관하여 도 1 내지 도 3 을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
한 장의 영상을 이용하여 안개를 제거하는 방법들은 공통적으로 아래의 안개 모델링 식을 이용한다.
[수식 1]
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
는 카메라를 통해 획득된 안개낀 영상의 x번째 화소값이고,
Figure pat00003
는 안개가 제거된 깨끗한 영상,
Figure pat00004
는 영상내의 화소 중 카메라에서 가장 먼 대기의 밝기값(atmospheric brightness)이다.
Figure pat00005
는 전달률(transmission rate)로서, 일반적으로 전달률
Figure pat00006
는 다음의 [수식 2] 와 같이 거리에 따라 지수함수적으로 감소한다.
[수식 2]
Figure pat00007
여기서,
Figure pat00008
는 공기의 산란계수이고,
Figure pat00009
는 x번째 화소에 대응하는 공간상의 점과 카메라 사이의 거리이다.
따라서, 안개가 일정하게 낀 경우, 하늘과 같이 거리가 먼 곳은 전달률이 0에 가깝게 되어 [수식 1] 에서
Figure pat00010
가 되고, 매우 가까운 곳의 화소는 전달률이 1에 근접하므로
Figure pat00011
가 된다. 따라서, 영상에서 밝은 화소는 거리가 멀어 안개가 많이 낀 경우로 가정할 수 있고 전달률이 작다고 가정할 수 있다.
안개제거는 카메라로부터 획득한 입력영상
Figure pat00012
로부터 와
Figure pat00014
를 구하고, 이를 이용하여 최종적으로 안개가 제거된
Figure pat00015
를 복원하는 것이다. 상기 [수식 1] 로부터 전달률과 복원값은 각각 [수식 3] 과 [수식 4] 로 구할 수 있다.
[수식 3]
Figure pat00016
[수식 4]
Figure pat00017
한편, 안개가 제거된 영상
Figure pat00018
는
Figure pat00019
를 만족해야하므로, [수식 4] 로부터 전달률
Figure pat00020
의 범위는 [수식 5] 와 같이 결정된다. 전달률 하한치는 짙은 안개로 인해 객체가 보이지 않거나 원래 객체의 밝기(radiance)가 없는 경우의 전달률이다.
[수식 5]
Figure pat00021
[수식 3] 을 다시 정리하면, 전달률
Figure pat00022
는 다음의 [수식 6] 과 같이 안개영상
Figure pat00023
의 전달률의 하한치
Figure pat00024
를 안개가 제거된 영상
Figure pat00025
의 전달률의 하한치
Figure pat00026
로 나눈값과 같다.
[수식 6]
Figure pat00027
전달률
Figure pat00028
라고 가정하고 [수식 4] 를 이용하여 추정한 안개가 제거된 영상
Figure pat00029
은 다음의 [수식 7] 과 같고,
Figure pat00030
인 경우 상기 [수식 3] 을 이용하여 추정한 전달률은 다음의 [수식 8] 과 같다.
[수식 7]
Figure pat00031
[수식 8]
Figure pat00032
결국 전달률이
Figure pat00033
인 경우 안개가 제거된 영상은
Figure pat00034
가 된다.
안개제거 효과를 향상시키기 위해, 안개가 짙은 화소에 대응하는 전달률이 안개가 옅은 화소의 전달률에 비해 상대적으로 더욱 작은 값을 갖도록 해야 한다.
이를 위해 본 발명에서는 전달률을 다음의 [수식 9] 와 같이 전달률 추정치
Figure pat00035
와 전달률 하한치와의 가중합으로 계산하는데, 가중치가 추정된 전달률
Figure pat00036
로 설정하면 안개제거 효과를 증대시킬 수 있다.
[수식 9]
Figure pat00037
가중치가
Figure pat00038
인 경우 전달률과 안개가 제거된 영상은 각각 다음의 [수식 10] 과 [수식 11] 로 표현된다.
[수식 10]
Figure pat00039
[수식 11]
Figure pat00040

도 1 은 본 발명에 따른 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 전체 구성도로서, 도시된 바와 같이 전달률 계산부(100), 복원영상 계산부(200) 및 후 처리부(300)를 포함하여 이루어진다.
전달률 계산부(100)는 안개낀 입력영상(
Figure pat00041
)을 입력받아 전달률 하한치(
Figure pat00042
) 및 전달률 추정치(
Figure pat00043
) 를 계산하고, 계산된 전달률 추정치와 하한치를 가중합하여 전달률(
Figure pat00044
)을 계산하는 기능을 수행하는 바, 상기 도 1 에 도시된 바와 같이 전달률 하한치 계산모듈(110), 전달률 추정모듈(120) 및 가중합 계산모듈(130)을 포함한다.
구체적으로, 전달률 하한치 계산모듈(110)은 안개낀 입력영상(
Figure pat00045
)을 입력받아, [수식 5] 와 같은 화소단위로 안개낀 입력영상(
Figure pat00046
)에 대한 전달률 하한치(
Figure pat00047
)를 계산한다. 여기서, 대기의 밝기값
Figure pat00048
는 영상에서 가장 밝은 값으로 설정한다.
전달률 추정모듈(120)은 안개낀 입력영상(
Figure pat00049
)을 입력받아, [수식 8] 을 통해 전달률 추정치(
Figure pat00050
)를 계산한다. 이때, 전달률 추정치(
Figure pat00051
) 는 전달률 하한치를 제곱근한 값이다.
가중합 계산모듈(130)은 상기 전달률 추정모듈(120)을 통해 계산된 전달률 추정치(
Figure pat00052
)와 상기 전달률 하한치 계산모듈(110)을 통해 계산된 전달률 하한치(
Figure pat00053
)를 [수식 9] 를 통해 가중합하여 안개가 제거된 영상의 복원에 사용될 전달률(
Figure pat00054
)을 계산한다.
복원영상 계산부(200)는 상기 전달률 계산부(100)를 통해 계산된 전달률(
Figure pat00055
)과 안개낀 입력영상(
Figure pat00056
)을 입력받아, 입력된 상기 전달률(
Figure pat00057
), 안개낀 입력영상(
Figure pat00058
) 및 대기의 밝기값(
Figure pat00059
)을 이용한 [수식 4] 를 통해 안개가 제거된 영상(
Figure pat00060
)을 출력한다.
후 처리부(300)는 상기 복원영상 계산부(200)를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장(stretching) 등의 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력한다.
한편, 도 2 는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 안개영상 개선 장치에 관한 구성도로서, 도시된 바와 같이 대기 밝기값 계산부(100), 복원영상 계산부(200) 및 후 처리부(300)를 포함하여 이루어진다.
본 실시예에서는, 안개가 제거된 영상이 매우 간단한 수식으로 표현되는데, 전달률을 상기 [수식 8] 에서 구한 전달률의 추정치
Figure pat00061
로 사용하는 경우 안개가 제거된 영상은 상기 [수식 7] 과 같다.
대기 밝기값 계산부(100)는 안개낀 입력영상(
Figure pat00062
)을 입력받아, 대기의 가장 밝은 화소값(
Figure pat00063
)을 출력한다.
복원영상 계산부(200)는 상기 대기 밝기값 계산부(100)를 통해 계산된 대기의 가장 밝은 화소값(
Figure pat00064
)과 안개낀 입력영상(
Figure pat00065
)을 입력받아, 나눗셈 연산자(210), 뺄셈연산자(220), 제곱근연산자(230) 및 뺄셈연산자(240)를 통해
Figure pat00066
을 출력하고, 곱셈연산자(250)를 통해 상기 대기 밝기값 계산부(100)의 화소값과 뺄셈연산자(240)의 출력을 곱하여 안개가 제거된 영상(
Figure pat00067
) 을 출력한다.
후 처리부(300)는 상기 복원영상 계산부(200)를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장(stretching) 등의 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상((
Figure pat00068
)을 출력한다.
그리고, 도 3 은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 구성도로서, 도시된 바와 같이 대기 밝기값 계산부(100), 복원영상 계산부(200) 및 후 처리부(300)를 포함하여 이루어진다.
대기 밝기값 계산부(100)는 안개낀 입력영상(
Figure pat00069
)을 입력받아, 대기의 가장 밝은 화소값(
Figure pat00070
)을 출력한다.
복원영상 계산부(200)는 상기 대기 밝기값 계산부(100)를 통해 계산된 대기의 가장 밝은 화소값(
Figure pat00071
)과 안개낀 입력영상(
Figure pat00072
)을 입력받아, 나눗셈 연산자(210), 뺄셈연산자(220), 제곱근연산자(230), 뺄셈연산자(240) 및 곱셈연산자(250)를 통해
Figure pat00073
을 출력하고, 덧셈연산자(260)를 통해 뺄셈연산자(240)의 출력에 상수 1을 더하여
Figure pat00074
을 구한 후, 나눗셈연산자(270)를 통해 곱셈연산자(250)의 출력을 덧셈연산자(260)의 출력으로 나누어, 안개가 제거된 영상을 출력한다.
후 처리부(300)는 상기 복원영상 계산부(200)를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장(stretching) 등의 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상((
Figure pat00075
)을 출력한다.
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
100: 전달률 계산부 200: 복원영상 계산부
300: 후 처리부 110: 전달률 하한치 계산모듈
120: 전달률 추정모듈 130: 가중합 계산모듈

Claims (9)

  1. 안개낀 입력영상을 입력받아 화소단위로 전달률 하한치 및 전달률 추정치를 계산하고, 계산된 전달률 추정치와 하한치를 가중합하여 전달률을 계산하며, 계산된 전달률과 안개낀 입력영상 및 대기의 밝기값을 이용하여 안개가 제거된 영상을 출력하고, 출력된 영상에 대하여 명도 확장 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력하는 것을 특징으로 하는 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    안개낀 입력영상(
    Figure pat00076
    )을 입력받아 전달률 하한치(
    Figure pat00077
    ) 및 전달률 추정치(
    Figure pat00078
    ) 를 계산하고, 계산된 전달률 추정치와 하한치를 가중합하여 전달률(
    Figure pat00079
    )을 계산하는 전달률 계산부(100);
    상기 전달률 계산부(100)를 통해 계산된 전달률(
    Figure pat00080
    )과 안개낀 입력영상(
    Figure pat00081
    )을 입력받아, 입력된 상기 전달률(
    Figure pat00082
    ), 안개낀 입력영상(
    Figure pat00083
    ) 및 대기의 밝기값(
    Figure pat00084
    )을 이용하여 안개가 제거된 영상(
    Figure pat00085
    )을 출력하는 복원영상 계산부(200); 및
    상기 복원영상 계산부(200)를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력하는 후 처리부(300); 를 포함하는 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 대기의 밝기값(
    Figure pat00086
    )은,
    영상에서 가장 밝은 값인 것을 특징으로 하는 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 전달률 계산부(100)는,
    안개낀 입력영상(
    Figure pat00087
    )을 입력받아, 화소단위로 안개낀 입력영상(
    Figure pat00088
    )에 대한 전달률 하한치(
    Figure pat00089
    )를 계산하는 전달률 하한치 계산모듈(110);
    상기 안개낀 입력영상(
    Figure pat00090
    )을 입력받아, 제곱근하여 전달률 추정치(
    Figure pat00091
    )를 계산하는 전달률 추정모듈(120); 및
    상기 전달률 추정모듈(120)을 통해 계산된 전달률 추정치(
    Figure pat00092
    )와 상기 전달률 하한치 계산모듈(110)을 통해 계산된 전달률 하한치(
    Figure pat00093
    )를 가중합하여 전달률(
    Figure pat00094
    )을 계산하는 가중합 계산모듈(130); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 전달률(
    Figure pat00095
    )의 범위는,
    Figure pat00096
    인 것을 특징으로 하는 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 복원영상 계산부(200)는,
    [수식 4] 를 통해 안개가 제거된 영상(
    Figure pat00097
    )을 출력하는 것을 특징으로 하는 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치.
    [수식 4]
    Figure pat00098

  7. 제 2 항 또는 제 6 항에 있어서,
    상기 복원영상 계산부(200)는,
    전달률
    Figure pat00099
    라고 가정한 경우, 상기 [수식 4] 를 통해 추정한 안개가 제거된 영상(
    Figure pat00100
    )은, 다음의 [수식 7] 을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치.
    [수식 7]
    Figure pat00101

  8. 안개낀 입력영상(
    Figure pat00102
    )을 입력받아, 대기의 가장 밝은 화소값(
    Figure pat00103
    )을 출력하는 대기 밝기값 계산부(100);
    상기 대기 밝기값 계산부(100)를 통해 계산된 대기의 가장 밝은 화소값(
    Figure pat00104
    )과 안개낀 입력영상(
    Figure pat00105
    )을 입력받아, 나눗셈 연산자(210), 뺄셈연산자(220), 제곱근연산자(230) 및 뺄셈연산자(240)를 통해
    Figure pat00106
    을 출력하고, 곱셈연산자(250)를 통해 상기 대기 밝기값 계산부(100)의 화소값과 뺄셈연산자(240)의 출력을 곱하여 안개가 제거된 영상(
    Figure pat00107
    ) 을 출력하는 복원영상 계산부(200); 및
    상기 복원영상 계산부(200)를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장(stretching) 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상((
    Figure pat00108
    )을 출력하는 후 처리부(300); 를 포함하는 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치.
  9. 안개낀 입력영상(
    Figure pat00109
    )을 입력받아, 대기의 가장 밝은 화소값(
    Figure pat00110
    )을 출력하는 대기 밝기값 계산부(100);
    상기 대기 밝기값 계산부(100)를 통해 계산된 대기의 가장 밝은 화소값(
    Figure pat00111
    )과 안개낀 입력영상(
    Figure pat00112
    )을 입력받아, 나눗셈 연산자(210), 뺄셈연산자(220), 제곱근연산자(230), 뺄셈연산자(240) 및 곱셈연산자(250)를 통해
    Figure pat00113
    을 출력하고, 덧셈연산자(260)를 통해 뺄셈연산자(240)의 출력에 상수 1을 더하여
    Figure pat00114
    을 구한 후, 나눗셈연산자(270)를 통해 곱셈연산자(250)의 출력을 덧셈연산자(260)의 출력으로 나누어, 안개가 제거된 영상을 출력하는 복원영상 계산부(200); 및
    상기 복원영상 계산부(200)를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장(stretching) 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상((
    Figure pat00115
    )을 출력하는 후 처리부(300); 를 포함하는 전달률 하한치를 이용한 안개영상 개선 장치.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102583922B1 (ko) * 2023-09-04 2023-10-05 엘텍코리아 주식회사 저시정 영상 개선장치를 포함하는 이동체의 위치 제어 장치 및 방법

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101518722B1 (ko) * 2008-08-18 2015-05-15 삼성테크윈 주식회사 안개 등의 대기 산란 입자로 인한 왜곡 보정용 영상 처리 방법 및 장치
KR101190286B1 (ko) * 2011-01-05 2012-10-12 중앙대학교 산학협력단 에지 정보 및 톤 매핑을 기반으로 한 영상의 안개제거 장치 및 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200037627A (ko) * 2018-10-01 2020-04-09 전남대학교산학협력단 화질 저하현상 억제를 위한 전달률 계산 시스템 및 그 방법
KR102583922B1 (ko) * 2023-09-04 2023-10-05 엘텍코리아 주식회사 저시정 영상 개선장치를 포함하는 이동체의 위치 제어 장치 및 방법

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